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[Paper] RELIC: 인터랙티브 비디오 월드 모델과 장기 지평 메모리
진정으로 인터랙티브한 세계 모델은 세 가지 핵심 요소가 필요합니다: real-time long-horizon streaming, consistent spatial memory, 그리고 precise user control. 그러나, ...
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[Paper] 빠르고 효율적인 Normalizing Flows와 이미지 생성 모델의 응용
이 논문은 두 가지 주요 분야에서 새로운 기여를 제시한다: 생성 모델, 특히 normalizing flows의 효율성을 향상시키고, gener...
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[Paper] Domain Feature Collapse: Out-of-Distribution Detection에 대한 시사점 및 솔루션
왜 최신 OOD 탐지 방법들은 모델이 단일 도메인 데이터셋으로 학습될 때 재앙적인 실패를 보일까요? 우리는 최초의 이론적 e...
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[Paper] Jina-VLM: 소형 다국어 Vision Language Model
우리는 Jina-VLM을 소개합니다. 이 2.4B 파라미터 비전‑언어 모델은 오픈 2B‑scale VLM 중에서 최첨단 다국어 시각 질문 응답 성능을 달성합니다. The ...
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[Paper] 제한된 잡음 데이터에 대한 대규모 언어 모델: 중력파 식별 연구
이 연구는 대규모 언어 모델(LLMs)이 전통적인 신경망에 비해 천문 데이터 처리에서 어떤 이점을 제공하는지, 특정 상황에서 조사합니다.
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[Paper] PSA: Pyramid Sparse Attention을 이용한 효율적인 비디오 이해 및 생성
Attention mechanisms는 foundation models의 핵심이지만, 그들의 quadratic complexity는 스케일링을 위한 중요한 bottleneck으로 남아 있습니다. 이 도전 과제는 …
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[Paper] 양자 이상 탐지를 위한 TARA Test-by-Adaptive-Ranks와 Conformal Prediction 보증
Quantum key distribution (QKD) 보안은 근본적으로 진정한 양자 상관관계와 고전적인 도청자 시뮬레이션을 구별하는 능력에 의존한다,…
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[Paper] 효율적인 Public Verification of Private ML via Regularization
차등 프라이버시(DP)를 적용한 학습은 데이터셋의 구성원들이 공개된 모델의 사용자가 그들을 식별할 수 없다는 보장을 제공합니다. 그러나…
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[Paper] 스케치 표현 학습을 위한 시간성에 관하여
스케치는 복잡한 장면과 실제 객체를 인간이 손으로 그린 단순한 추상화입니다. 비록 스케치 표현 학습 분야가 크게 발전했지만...
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[Paper] 오래된 토크나이저에 새로운 단어 가르치기: 사전 학습 모델을 위한 효율적인 토크나이저 적응
Tokenizer adaptation은 사전 학습된 언어 모델을 새로운 도메인이나 언어로 전이하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 연구에서는 두 가지 상보적인…
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[Paper] 거짓말은 이슬람에서만 죄인가? 주요 종교 전반의 Multilingual Large Language Models에서 종교적 편향 탐구
최근 대형 언어 모델의 발전으로 편향 탐지와 분류가 개선되었지만, 종교와 같은 민감한 주제는 여전히 도전 과제를 제시한다.
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[Paper] OD-MoE: 온디맨드 전문가 로딩을 위한 캐시 없는 엣지 분산 MoE 추론
Mixture-of-Experts (MoE)는 대형 언어 모델(LLM) 아키텍처로서 상당한 장점을 제공하지만, 저‑…에 배치될 때 큰 도전에 직면합니다.